在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频

本文主要是介绍在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。

B站配套视频：https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f
在这里插入图片描述

前言

在实际生产过程中，有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流，通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。
今天我将向搭建演示该如何通过USB获取画面后推流出RTSP视频流。

本课程相关代码以开源在V8的项目中，有开源链接的朋友可以重新拉取一下代码。

前期准备

首先我们需要确定一下基本原理，usb的获取和推流到rtsp是这里面存在编码不一致的问题。

通常我们会采用opencv获取usb摄像头的画面然后进行推理，这时候图像是RGB编码的。

而推流到RTSP中就变成了YUV编码，那自然就会想到RK3588的固有能力，硬件编码器MPP。

那RTSP的推流我们就选择官方推荐的ZLMediakit来实现。正题结构如下所示：

下载和编译zlmediakit、mpp

代码讲解查看视频 https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f](https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f

cd ZLMediaKit
git submodule init
git submodule update
cmake . -B build && cmake --build build -j4
cd ../mpp
cmake . -B build && cmake --build build -j4
cp ./submodules/mpp/build/utils/libutils.a libs/
cp ./submodules/ZLMediaKit/release/linux/Debug/libmk_api.so libs/

源码核心部分

int process_video_file(rknn_app_context_t *ctx, const char *video_path)
{// 读取视频cv::VideoCapture cap(video_path);if (!cap.isOpened()){printf("Failed to open video file: %s", video_path);}// 获取视频尺寸、帧率int cap_width = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);int cap_height = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);int fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS);ctx->media = mk_media_create("__defaultVhost__", ctx->push_path_first.c_str(), ctx->push_path_second.c_str(), 0, 0, 0);codec_args v_args = {0};mk_track v_track = mk_track_create(MKCodecH264, &v_args);mk_media_init_track(ctx->media, v_track);mk_media_init_complete(ctx->media);mk_media_set_on_regist(ctx->media, on_mk_media_source_regist_func, ctx);// 初始化编码器MppEncoder *mpp_encoder = new MppEncoder();MppEncoderParams enc_params;memset(&enc_params, 0, sizeof(MppEncoderParams));enc_params.width = cap_width;enc_params.height = cap_height;enc_params.fmt = MPP_FMT_YUV420SP;enc_params.type = MPP_VIDEO_CodingAVC;mpp_encoder->Init(enc_params, ctx);ctx->encoder = mpp_encoder;// mpp编码配置void *mpp_frame = NULL;int mpp_frame_fd = 0;void *mpp_frame_addr = NULL;int enc_data_size;int frame_index = 0;int ret = 0;// 画面cv::Mat img;while (true){// 读取视频帧cap >> img;if (img.empty()){printf("Video end.");break;}frame_index++;// 结束计时auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();// 将当前时间点转换为毫秒级别的时间戳auto millis = std::chrono::time_point_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time).time_since_epoch().count();mpp_frame = ctx->encoder->GetInputFrameBuffer();mpp_frame_fd = ctx->encoder->GetInputFrameBufferFd(mpp_frame);mpp_frame_addr = ctx->encoder->GetInputFrameBufferAddr(mpp_frame);rga_buffer_t src = wrapbuffer_fd(mpp_frame_fd, cap_width, cap_height, RK_FORMAT_YCbCr_420_SP);int enc_buf_size = ctx->encoder->GetFrameSize();char *enc_data = (char *)malloc(enc_buf_size);rga_buffer_t rgb_img = wrapbuffer_virtualaddr((void *)img.data, cap_width, cap_height, RK_FORMAT_BGR_888);// 将RGB图像复制到src中imcopy(rgb_img, src);if (frame_index == 1){enc_data_size = ctx->encoder->GetHeader(enc_data, enc_buf_size);}// 内存初始化memset(enc_data, 0, enc_buf_size);enc_data_size = ctx->encoder->Encode(mpp_frame, enc_data, enc_buf_size);ret = mk_media_input_h264(ctx->media, enc_data, enc_data_size, millis, millis);if (ret != 1){printf("mk_media_input_frame failed\n");}}cap.release();
}